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dc.contributor.advisorMariano, Francisca Zilania-
dc.contributor.authorFirmiano, Marília Rodrigues-
dc.date.accessioned2026-07-27T19:02:27Z-
dc.date.available2026-07-27T19:02:27Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationFIRMIANO, Marília Rodrigues. Desmatamento no bioma amazônia: evidências empíricas a partir de imóveis rurais. 2026. 146f. Tese (Doutorado) - FEAAC - Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade - CAEN - Programa de Pós-Graduação em Economia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2026.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufc.br/handle/riufc/87278-
dc.description.abstractThis thesis comprises two articles that investigate deforestation on rural properties in the Amazon biome. In the first chapter, the causal impact of municipalities’ inclusion in the List of Priority Municipalities (LPM) on deforestation associated with rural properties is analyzed, using geospatial data from the Rural Environmental Registry (CAR), combined with deforestation data and socioeconomic variables, covering the period from 2010 to 2022. The empirical strategy is based on the Generalized Synthetic Control method, which allows for handling staggered policy adoption and unobserved heterogeneity. The results indicate that the LPM was effective in reducing deforestation, with effects that consolidate over time and exhibit significant spatial heterogeneity across municipalities that benefited from the policy. In the second chapter, the relationship between rural credit and deforestation is investigated, as well as how this relationship behaves under different policy contexts: in 2008, when Central Bank Resolution No. 3,545 was enacted and the Soy Moratorium was implemented; in 2014, when the CAR was introduced; and in 2019, when environmental enforcement policies were relaxed in Brazil. Using a dataset containing deforestation and socioeconomic variables for the period from 2008 to 2019, a continuous treatment approach based on the Generalized Propensity Score (GPS) and semiparametric estimators is employed. The results reveal a positive, non-linear relationship between credit and deforestation, indicating that higher levels of financing are associated with larger increases in deforestation. Additionally, the quantile analysis reveals heterogeneity across the distribution, with more pronounced effects in the upper quantiles, suggesting that areas with higher deforestation intensity respond more strongly to credit expansion, while no significant effects are observed in contexts of low anthropogenic pressure. Taken together, the results indicate that deforestation arises from the interaction between public policy instruments operating through distinct mechanisms. While command-and-control policies, such as the LPM, help reduce deforestation, economic instruments, such as rural credit, may—if not properly conditioned—amplify incentives for land-use conversion. Thus, this thesis contributes to the literature by shifting the analysis to the level of rural properties and by providing robust empirical evidence on the mechanisms through which different policy instruments shape deforestation dynamics, offering relevant insights for improving the design and coordination of environmental policies in the Amazon context.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleDesmatamento no bioma amazônia: evidências empíricas a partir de imóveis ruraispt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.description.abstract-ptbrEsta tese é composta por dois artigos que investigam o desmatamento proveniente de imóveis rurais no bioma Amazônia. No primeiro capítulo, analisa-se o impacto causal da inclusão de municípios na Lista de Municípios Prioritários (LMP) sobre o desmatamento associado a imóveis rurais, utilizando dados geoespaciais do Cadastro Ambiental Rural (CAR), combinados com informações de desmatamento e variáveis socioeconômicas, no período de 2010 a 2022. A estratégia empírica baseia-se no método de Controle Sintético Generalizado, que permite lidar com a adoção escalonada da política e com heterogeneidades não observadas. Os resultados indicam que a LMP foi eficaz na redução do desmatamento, com efeitos que se consolidam ao longo do tempo e que apresentam heterogeneidade espacial relevante entre os municípios beneficiados pela política. No segundo capítulo, investiga-se a relação entre o crédito rural e o desmatamento, bem como o comportamento desta relação em diferentes cenários: em 2008, período em que foi instituída a Resolução do Banco Central do Brasil (BACEN) nº 3.545 e implementada a moratória da soja; em 2014, período em que o CAR foi implementado; e em 2019, período em que houve o afrouxamento das políticas de fiscalização no Brasil. A partir de uma base de dados com informações sobre desmatamento e variáveis socioeconômicas, no período de 2008 a 2019, adotou-se uma abordagem de tratamento contínuo baseada no Escore de Propensão Generalizado (GPS) e em estimadores semiparamétricos. Os resultados evidenciam uma relação positiva e não linear entre crédito e desmatamento, indicando que níveis mais elevados de financiamento estão associados a maiores incrementos de desmatamento. Adicionalmente, a análise quantílica revela heterogeneidade ao longo da distribuição, com efeitos mais pronunciados nos quantis superiores, sugerindo que áreas com maior intensidade de desmatamento respondem de forma mais sensível à expansão do crédito, enquanto não se observam efeitos significativos em contextos de baixa pressão antrópica. Tomados em conjunto, os resultados indicam que o desmatamento decorre da interação entre instrumentos de política pública que atuam por meio de mecanismos distintos. Enquanto as políticas de comando e controle, como a LMP, contribuem para a redução do desmatamento, instrumentos econômicos, como o crédito rural, podem, na ausência de condicionantes adequados, ampliar os incentivos à conversão do uso da terra. Assim, a tese contribui para a literatura ao deslocar a análise para o nível dos imóveis rurais e ao fornecer evidências empíricas robustas sobre os mecanismos pelos quais diferentes instrumentos de política moldam a dinâmica do desmatamento, oferecendo subsídios relevantes para o aprimoramento do desenho e da articulação de políticas ambientais no contexto amazônico.pt_BR
dc.subject.ptbrDesmatamentopt_BR
dc.subject.ptbrCrédito Ruralpt_BR
dc.subject.ptbrPolíticaspt_BR
dc.subject.ptbrCadastro Ambiental Ruralpt_BR
dc.subject.ptbrAvaliaçãopt_BR
dc.subject.ptbrControle Sintético Generalizadopt_BR
dc.subject.ptbrEscore de Propensão Generalizadopt_BR
dc.subject.ptbrCódigo JEL: C21, C23, C54, O13, Q12, Q14, Q23, Q24, Q58.pt_BR
dc.subject.enDeforestationpt_BR
dc.subject.enAmazonpt_BR
dc.subject.enRural Creditpt_BR
dc.subject.enPublic Policiespt_BR
dc.subject.enRural Environmental Registry (CAR)pt_BR
dc.subject.enImpact Evaluationpt_BR
dc.subject.enGeneralized Synthetic Controlpt_BR
dc.subject.enGeneralized Propensity Scorept_BR
dc.subject.enJEL code: C21, C23, C54, O13, Q12, Q14, Q23, Q24, Q58.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIApt_BR
local.author.latteshttp://lattes.cnpq.br/0188190398489505pt_BR
local.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/2777447056622692pt_BR
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